ML是一种计算机科学领域的算法，其全名是“机器学习”。
今天，我们越来越频繁地接触到机器学习的应用，比如人脸识别、语音识别、推荐算法等等。
机器学习是一种通过数据来学习的算法，其本质就是在学习数据背后的规律和模式。
在日常生活中，我们用到机器学习的情形十分多。
当我们在淘宝上买东西时，推荐系统会基于我们的历史商品浏览、搜索记录和购买记录来推荐相似的商品给我们；当我们在用网易云音乐时，推荐系统会基于我们的音乐偏好和历史播放记录来推荐适合我们听的歌曲。
当然，机器学习不仅仅是应用于个人化推荐等场景。
在医疗领域，机器学习技术可以得出疾病诊断、药物治疗方案等重要结论；在金融领域，机器学习技术可以识别银行卡诈骗、预测股价走势等复杂问题；在制造业领域，机器学习技术可用于质量控制、缺陷检测等领域。
尽管机器学习已广泛应用在各个领域中，它的缺点也同样显著。
例如机器学习算法并不一定能够作出
100%
的准确判断，因为数据本身存在误差或偏差，学习算法也会受到“垃圾数据”的干扰。
另外，机器学习算法如果沉迷于数据却忽略人性、利益诸多因素，可能会带来“算法歧视”的问题。
因此，我们需要在机器学习应用过程中保持清醒的认识和慎重的态度，让机器学习算法更准确、更公「学习更多 如何取名知识请关注 :竹子起名网,wwW.iMZhUzi.cOM〗正、更可信。